公共数据库的发文热潮一直居高不下，不用自己做实验，省时省力又省钱，谁能不心动？
CHARLS数据库作为国内三大数据库之一，同样具有很大的挖掘潜力。在最近发表的几篇文章中，我们发现了CHARLS数据库的一个热门指标-空气污染颗粒物（PM2.5），中国学者们用这个指标发文多次发文二区！今天我们就来简单盘点一下这些文章
第一篇，香港大学学者发文一区
2024年6月22日，香港大学的学者采用CHARLS数据库，在期刊《Science of The Total Environment》（医学一区top，IF=8.2）发表题为：“Fine particulate matter components associated withexacerbated depressive symptoms among middleaged and older adults in China”的研究论文，旨在探索长期暴露于各种PM2.5成分(硫酸盐、硝酸盐、铵、有机物和黑碳)与抑郁症状之间的个体和联合关系。研究纳入了中国健康与退休纵向研究(CHARLS, 2011-2016)的22,126名中老年参与者，采用10项流行病学研究中心抑郁量表(CES-D-10)评估抑郁症状，并用基于分位数的新型g计算进行多污染物混合物分析。
研究结果表明，暴露于PM2.5成分混合物会加重抑郁症状，而PM2.5的主要成分硝酸盐、硫酸盐和黑碳与抑郁症状的加重显著相关。
第二篇，上海交通大学
2024年6月24日，上海交通大学的学者同样采用CHARLS数据库，在期刊《Ecotoxicology And Environmental Safety》(医学二区top，IF=6.2)发表题为：“Health effect of multiple air pollutant mixture onsarcopenia among middle-aged and older adults inChina”的研究论文，旨在探索多种空气污染物混合对中国中老年人肌肉减少症的健康影响。
研究纳入了CHARLS数据库 2011-2015年6,585名年龄≥45岁的参与者，5种空气污染物以及2种肌肉减少症替代生物标志物(血清肌酐和胱抑制素C)。
研究结果表明，暴露多种空气污染物与中老年人肌肉减少症呈正相关，在综合影响分析中，PM10和PM2.5对中老年人肌肉减少症的影响最为显著。
第三篇，厦门大学
这文章同样是使用CHARLS数据库，2024年6月21日，厦门大学的学者在期刊《American Journal of Epidemiology》（医学二区top，IF=5）发表题为：“Long-term PM2.5 exposure and peak expiratory flowin middle-aged and older people in China: A quasi-experimental study”的研究论文，由于空气污染物已经对我们的健康带来了极大的威胁，为减少这方面的负担，提出了中国的《清洁空气法》(CCAA)。呼气峰流量(PEF)则是指用力呼气时的高峰流速，是反映肺功能情况的简易指标。
而该项研究旨在调查中国的《清洁空气法》(CCAA)和PM2.5暴露对中国中老年人呼气峰流量(PEF)的影响，采用差分中差(DID)模型和混合效应方法来评估CCAA、PM2.5和PEF之间的关系。
最终，研究结果表明CCAA有助于保护中国中老年人的肺功能，而PM2.5则会对肺功能产生显著的负面影响。
第四篇，首都医科大学
最后这篇文章与第一篇的研究思路非常相似，同样是探究PM2.5对抑郁症的影响。2024年6月23日，期刊《Journal ofAffective Disorders》（医学二区top，IF=4.9）发表了首都医科大学的学者的研究论文，题为：“Long-term effects of fine particulate mattercomponents on depression among middle-aged andelderly adults in China: A nationwide cohort study”。研究团队基于CHARLS数据库，主要采用Cox比例风险模型评估PM2.5成分对抑郁症发病率的影响。
值得一提的是，本研究的研究结果同样表明，长期暴露于PM2.5中的黑碳(BC)、硫酸盐(SO42-)和有机物(OM)成分与抑郁症的患病率之间存在显著的正相关。
公共数据库的挖掘并不难，发高分文章的关键只有一个：选题！今天分享的四篇文章看上去高度相似，实际上各有创新。只要选好分析角度（PM2.5与健康），再结合上热门指标，还愁发不了高分吗？
后 记
今天的文章就分享到这里，只要努力挖掘，发一区还是有希望的。环境污染就是一个不错的方向，大家也可以试着探索一下！
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